针对图像语义分割的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)重复迭代的卷积操作会造成网络中特征信息的运行阻力，延长网络训练、运行时间，降低分割网络运行效率的问题，本文提出一种结合上下文特征融合的图像语义分割方法。该方法通过构建特征金字塔，强化特征信息的获取，构建上采样模块，减少参数量和运行时间。结果表明：该方法通过完善网络结构，可改善传输速度，提升分割效率。